WO2023095586A1 - Card assessment device, card assessment method, program, and card identification system - Google Patents

Card assessment device, card assessment method, program, and card identification system Download PDF

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card
image
trading card
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target trading
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誠 恩塚
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    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services

Definitions

  • the present invention relates to a card identification device, a card identification method, a program, and a card identification system used when assessing the contents of trading cards.
  • Trading cards are cards with various designs and are widely used for the purpose of exchange and collection, or for playing games using cards. In addition, trading cards that are no longer needed are purchased and sold to other users. At stores that buy and sell such cards, users who wish to sell them often bring in a large number of trading cards at once, and there is a need for technology that can quickly and accurately assess the purchase price. (See, for example, Patent Document 1). Trading cards have almost the same design, but due to slight differences such as differences in some parts or differences in surface finishing, the market value varies greatly despite the design being almost the same. Therefore, the purchase price may differ. Even in such cases, there is a need for a technology that can perform assessments quickly and with high accuracy.
  • One of the purposes of the specific aspects of the present invention is to provide a technology that can quickly and accurately evaluate trading cards.
  • a program is a program for assessing the contents of a trading card having a plurality of card types with different themes and a plurality of series for each card type, comprising: (a) a first step of receiving an input of the card type of the target trading card to be assessed; and (b) a card image obtained by optically reading the target trading card. a second step of extracting a feature image and specifying the series to which the target trading card belongs based on the extracted feature image; (c) extracting a feature amount from the card image of the target trading card, a third step of identifying the content of the target trading card by collating the extracted feature amount with a feature database; and (d) displaying the content of the target trading card specified in the third step.
  • a card assessment method is executed by a computer for assessing the contents of a trading card having a plurality of card types with different themes and a plurality of series for each card type.
  • the target trading card specified in the third step and a fourth step of displaying the contents on a display device.
  • a card assessment device is a device for assessing the contents of a trading card having a plurality of card types with different themes and a plurality of series for each card type.
  • a reception unit for receiving an input of the card type of the target trading card to be assessed; and
  • a characteristic image including a specific design from the card image obtained by optically reading the target trading card.
  • a display control unit for displaying the identified contents of the target trading card on a display device; and a card assessment device.
  • a card assessment system is connected to (a) the card assessment device described in [3] above, and (b) the card assessment device, and optically checks the target trading card. (c) an optical reading device that reads the card image and supplies the card image to the card assessment device; and an external server that transmits to the card assessment device.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of the card assessment system of one embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the detailed configuration of the card assessment device.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a computer system used in the card assessment device.
  • FIG. 4A is a diagram for explaining the configuration of card types and series of trading cards.
  • FIG. 4B is a diagram schematically showing a configuration example of a trading card pattern.
  • FIG. 5 is a flow chart for explaining the operation of the card characteristics device.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of an operation screen displayed on the display unit.
  • FIG. 7A is a diagram for explaining a configuration example of data used for template matching.
  • FIG. 7B is a diagram schematically showing a specific template.
  • FIG. 8A and 8B are enlarged views of the lower left side of the trading card 14, respectively.
  • FIG. 9 is a diagram showing a display example of assessment results.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining the procedure for generating feature amounts.
  • FIG. 11A is a diagram showing an example of texture image data.
  • FIG. 11B is a diagram showing an example of area image data.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a feature database.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of the card assessment system of one embodiment.
  • the card assessment system of this embodiment shown in FIG. 1 is a system for assessing trading cards, and includes a card assessment device 10 , a scanner (optical reader) 12 and an external server 16 .
  • the card assessment device 10 and the external server 16 are connected via a network such as the Internet so as to be able to communicate with each other.
  • the card assessment device 10 performs predetermined image processing based on the card image data of the trading card 14 optically read using the scanner 12 to determine the contents of the trading card 14 (card name, purchase price, etc.). Specifying processing, that is, assessing processing is performed. Data obtained in advance from the external server 16 is used for this assessment process.
  • the card assessment device 10 is realized by installing a predetermined program in, for example, a notebook personal computer or a desktop personal computer. Note that the card assessment device 10 may be configured using an information processing device manufactured as a dedicated device.
  • the scanner 12 optically reads the surface of the trading card 14 , generates image data (card image) corresponding to the trading card 14 , and outputs it to the card assessment device 10 .
  • the scanner 12 of this embodiment can continuously read a plurality of trading cards 14 .
  • a commercially available scanner capable of reading color information and having a reading resolution of about 150 dpi or more can be used.
  • the external server 16 is installed at a location different from the store where the card assessment device 10 is installed, and provides various data to the card assessment device 10 via the network 18 . Specifically, the external server 16 stores a database containing data required for image processing in assessment processing of the trading card 14 and data required for specifying the purchase price, etc., and responds to a request from the card assessment device 10. These data are transmitted to the card assessment device 10 accordingly.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the detailed configuration of the card assessment device.
  • the card assessment apparatus 10 is realized by executing a program in a computer system (see FIG. 3, which will be described later) including a processor, etc. Here, it is realized by executing a program.
  • the configuration of the card assessment device 10 will be described using functional blocks focused on each function.
  • the card assessment device 10 of this embodiment includes a control section 30, a storage section 31, a communication processing section 32, a display section 33, and an input section .
  • the control unit 30 executes control related to assessment processing of the trading card 14, and includes an image capturing unit 41, a database construction unit 42, an assessment processing unit 43, and a display processing unit 44.
  • the assessment processing unit 43 corresponds to the "accepting unit”, the “series specifying unit”, and the “feature amount matching unit”
  • the display processing unit 44 corresponds to the "display control unit”.
  • the image capture unit 41 captures image data of the trading card 14 generated by the scanner 12 .
  • the database building unit 42 acquires data from the external server 16 via the network 18, and builds a card-related database and an image processing database in the storage unit 31 based on the acquired data.
  • the construction of these card-related database and image processing database is performed, for example, once a week in accordance with the timing at which the data accumulated in the external server 16 is updated.
  • the assessment processing unit 43 uses the card-related database and the image processing database stored in the storage unit 31 to perform predetermined image processing on the image data captured by the image capturing unit 41 to obtain the trading card 14. identify the content of
  • the display processing unit 44 performs data processing related to image display on the display unit 33 .
  • the storage unit 31 stores a card-related database and an image processing database constructed by the database construction unit 42 .
  • the storage unit 31 also stores the image data captured by the image capturing unit 41 .
  • the communication processing unit 32 performs data communication processing with the external server 16 via the network 18.
  • the display unit 33 displays images such as assessment processing results based on display data output from the display processing unit 44 .
  • the input unit 34 is used to input various operation instructions to the control unit 30 .
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a computer system used in the card assessment device.
  • the illustrated computer system includes a CPU (central processing unit) 101, ROM (read only memory) 102, RAM (temporary memory) 103, HDD (hard disk drive) 104, communication I/F (interface) 105, keyboard 106, mouse. 107 and an LCD (liquid crystal display) 108 .
  • CPUs 101 and the like are connected to each other by a bus.
  • the HDD 104 is an example of a mass storage device, and a solid state drive or the like may be used instead.
  • the LCD 108 is an example of a display device, and an organic EL display device or the like may be used instead.
  • the CPU 101 performs information processing by executing programs.
  • the ROM 102 stores basic control programs and the like required for the operation of the CPU 101 .
  • the RAM 103 temporarily stores data necessary for information processing by the CPU 101 .
  • These components constitute the control unit 30 described above.
  • the HDD 104 is a large-capacity storage device for storing data, and stores programs and data for realizing each function of the card assessment device 10 described above.
  • the storage unit 31 described above is configured by the HDD 104 .
  • the communication I/F 105 constitutes the communication processing unit 32
  • the LCD 108 constitutes the display unit 33
  • the keyboard 106 and mouse 107 constitute the input unit 34 .
  • FIG. 4(A) is a diagram for explaining the card types and series configuration of trading cards.
  • Trading cards have different main characters, world views, etc., depending on their publishers, for example.
  • card type 1 which is the type of trading card provided by a certain publisher
  • series 1, 2, 3, etc. due to differences in release dates. is different.
  • Each series has cards a, b, c, . . . belonging to that series.
  • Trading cards are provided in such a configuration for each card type according to the publisher. Even trading cards with similar contents may have slight differences depending on the series, and the market value may differ depending on the series to which the card belongs.
  • FIG. 4(B) is a diagram schematically showing a configuration example of a trading card pattern.
  • the exemplified trading card 14 has a title character 51 indicating the card type on the upper left, a design 52 such as a character in the center of the card, additional characters 53 and 54 around the design 52, and the right side of the card.
  • a characteristic logo mark 55 is arranged on the lower side, and an additional character 56 is arranged on the lower left side of the card. Note that this is just an example, and not all trading cards 14 contain all the same elements, and there are a wide variety of designs and character arrangements depending on the card type.
  • FIG. 5 is a flowchart for explaining the operation of the card characteristics device.
  • the order thereof may be appropriately changed as long as the result of information processing is not inconsistent, and other processing may be added.
  • the assessment processing unit 43 accepts input of the type (card type) of the trading card to be assessed based on the instruction input by the user using the input unit 34 (step S11). For example, as exemplified in FIG. 6, an operation screen is displayed on the display section 33, and the user can select a card type using the input section 34 from a card type selection tab 61 included therein. Here, candidates such as XYZ King, Pocketman, D Master, and so on are displayed as card type candidates, and an example in which "XYZ King" is selected from among them is shown.
  • the image reading unit 41 sends an operation instruction to the scanner 12 to read each trading card 14, and fetches image data corresponding to each trading card 14 from the scanner 12 (step S12).
  • the captured image data is temporarily stored in the storage unit 31, for example. Note that image processing such as tilt correction may be performed on the captured image data as appropriate.
  • the assessment processing unit 43 processes the captured image data based on the characteristic logo mark 55 (see FIG. 4B), which is an example of the characteristic image included in each card for each card type.
  • the series to which the card corresponding to the image data belongs is specified (step S13). Specifically, it searches for portions in the image data that match these templates, and identifies the series based on the matching templates.
  • character recognition processing using the additional characters 53 and 54 as an example of the feature image may be used together to identify the series.
  • FIG. 7(A) is a diagram for explaining a configuration example of data used for template matching.
  • the storage unit 31 stores an image processing database, in which a plurality of images corresponding to the characteristic logo mark 55 that can be included in each card is stored for each card type (XYZ King, Pocketman, etc.). Templates 1, 2, 3, . . . are included. In addition, feature amount data, the details of which will be described later, is also included for each card type.
  • FIG. 7(B) is a diagram schematically showing a specific template.
  • six templates are shown as an example, but actually more templates are prepared as required.
  • each template is associated with information of each corresponding series.
  • step S13 the series to which the trading card 14 belongs is specified by performing matching processing using the template data corresponding to the card type specified in step S11. By specifying the card type in advance, it is possible to reduce the amount of template data used in the matching process and reduce the calculation time.
  • the assessment processing unit 43 reads the feature amount database corresponding to the specified series from the image processing database (step S14). Next, the assessment processing unit 43 extracts a feature amount from the image data fetched from the scanner 12, and compares the feature amount with the feature amount database read out in step S14 to obtain a trading card corresponding to the image data. 14 card contents are specified (step S15). The details of matching using the feature amount will be described later.
  • the assessment processing unit 43 determines whether the accuracy of the matching result is a predetermined value, such as when the matching rate between the feature value of the card specified as the first candidate in the matching with the feature value database and the feature value of the actual trading card 14 is low. If the criteria are not met and additional processing is required to identify the card (step S16; YES), additional information is extracted and the card contents are identified based on that (step S17). If no additional processing is required (step S16; NO), the processing of step S17 is omitted.
  • a predetermined value such as when the matching rate between the feature value of the card specified as the first candidate in the matching with the feature value database and the feature value of the actual trading card 14 is low. If the criteria are not met and additional processing is required to identify the card (step S16; YES), additional information is extracted and the card contents are identified based on that (step S17). If no additional processing is required (step S16; NO), the processing of step S17 is omitted.
  • additional information for example, additional characters 53, 54, and 56 shown in FIG. 4(B) can be used.
  • character recognition processing is performed to convert text data into text data, and match determination can be performed by comparing the text data with collation data prepared in advance.
  • a pattern matching process using a template similar to that described above may be used.
  • FIG. 8A and 8B are enlarged views of the lower left side of the trading card 14, respectively. Comparing the additional characters 56 included in the trading card 14 of FIG. 8(A) with the additional characters 56 included in the trading card 14 of FIG. 8(B), most of the characters are the same. The part marked with ⁇ is marked with “ ⁇ ” in the latter. Based on such differences, card contents can be identified and identified.
  • match rate is low
  • additional processing may also be required when the difference between the match rates of the first candidate and the second candidate is less than the reference value. For example, if the match rate is expressed as a percentage, there may be cases where the match rate is 50% or less, or where the difference between the first candidate and the second candidate is within 10%.
  • the assessment processing unit 43 After executing the above-described processing for each trading card 14, the assessment processing unit 43 reads data such as the purchase price corresponding to the identified card from the card-related database. Then, the display processing unit 44 causes the display unit 33 to display the identification result of the card (step S18). In addition, the assessment processing unit 43 may cause the storage unit 31 to store the data of the identification result.
  • FIG. 9 is a diagram showing a display example of assessment results.
  • This display example includes a card identification result display section 62 including model number, card name, rarity, and purchase price as card identification results, and a card display section 62 for displaying image data corresponding to the card selected using the input section 34.
  • An image display section 63 is included.
  • the rarity is information indicating the rarity of the card. For example, items with a low distribution number have a high rarity. It is expressed as XX rare here.
  • feature amount used for matching the trading card 14 in step 14 there is no particular limitation on the feature amount used for matching the trading card 14 in step 14 described above, and feature amounts obtained by various methods can be applied.
  • a feature amount as an example used in this embodiment will be described in detail below.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining the procedure for generating feature quantities.
  • the processing here is executed by the assessment processing unit 43 .
  • a feature database obtained by performing similar processing is stored in advance in the external server 16 and provided to the card assessment device 10 .
  • the assessment processing unit 43 reduces the size of the captured image data (step S31). This processing is intended to reduce the amount of information as an image and lighten the processing load, but may be omitted in principle.
  • the assessment processing unit 43 extracts the range excluding the portion corresponding to the outer periphery of the card from the image data (step S32). This is intended to cut out a stable range because noise may enter the outer peripheral portion depending on the reading accuracy of the scanner 12, but in principle it may be omitted.
  • the assessment processing unit 43 converts the image data into gray values (step S33). Since the image data is obtained as a color image at the time of reading by the scanner 12, it is intended to reduce the amount of information and lighten the processing load by converting this into a grayscale image having only luminance values.
  • the assessment processing unit 43 applies an arbitrary texture filter to the image data converted into the grayscale image to generate texture image data (step S34).
  • Various known texture filters can be employed. An example of texture image data is shown in FIG.
  • the assessment processing unit 43 extracts pixels having luminance values that match the reference value from the texture image data as regions (step S35). For example, if the brightness value is specified in a numerical range from 0 to 255, pixels having a brightness value in the range of 90 or more and 255 or less are extracted as an example. An example of area image data is shown in FIG. A region shown in black is a region having a constant luminance value.
  • the assessment processing unit 43 stores the texture image data and the area image data obtained as described above in the storage unit 31 as feature amount data corresponding to the card (step S36).
  • This feature amount data is used for the matching process in step S15 described above. For example, the matching rate of areas having a certain luminance value in the area image data is compared, and when a matching rate equal to or higher than a reference value (for example, 90% or higher) is obtained, the contents of the card corresponding to the feature amount data are evaluated. identified as a result.
  • a reference value for example, 90% or higher
  • feature amount data is obtained in advance for a plurality of trading cards by similar processing, and the feature amount data are classified by card type and by series and stored in the external server 16 as an image processing database. , is transmitted to the card assessment device 10 and stored in the storage unit 31 .
  • FIG. An example of the feature amount database is shown in FIG. For example, looking at the card type "XYZ King", the feature amount data corresponding to this card type is classified into series 1, 2, 3, and so on. , c . . . are stored. Then, for example, if the matching rate of the card a is equal to or higher than the reference value in the collation process, the contents of the card corresponding to the image data are specified as "card a", and the corresponding purchase information, name, etc. are specified.
  • a card type is selected, a series is specified from the selected card type, and matching is performed using feature amount data based on the series, thereby shortening the calculation time. Further, when the accuracy of identification by the feature amount data is low, the identification processing is additionally executed based on the additional information, so the accuracy of card identification can be further improved.
  • the process for specifying the card type and the data used for it is separated from the process for specifying the series and the data used for it, so even if a new series appears for a certain card type, basically it will be the same. It is sufficient to add the data used to identify the new series. Therefore, there is also the advantage of minimizing the impact on the entire system and facilitating system updates.
  • the present invention is not limited to the content of the above-described embodiment, and can be implemented in various modifications within the scope of the gist of the present invention.
  • the image data obtained by the scanner 12 is used immediately, but it does not necessarily have to be used immediately.
  • image data obtained using another scanner device or camera that is not connected to the card assessment device 10 may be provided to the card assessment device 10 via data communication or a storage medium such as a USB memory.
  • the card type input is selected from the tab, but the character input may be performed directly or input using voice recognition software or the like.
  • Card assessment device 12 Scanner 14: Trading card 16: External server 18: Network 30: Control unit 31: Storage unit 32: Communication processing unit 33: Display unit 34: Input unit 41: Image capture unit 42: Database construction unit 43: Assessment processing unit 44: Display processing unit 51: Title character 52: Design 53, 54, 56: Additional characters 55: Logo mark 61: Card type selection tab 62: Specific result display unit 63: Card image display unit

Abstract

The present invention carries out rapid and highly accurate assessment of trading cards. A program for assessing the contents of a trading card, the program causing a computer to execute: a step of accepting input of a card type of a subject trading card to be assessed; a step of extracting a feature image including a specific design from a card image obtained by optically reading the subject trading card, to identify a series to which the subject trading card belongs on the basis of the extracted feature image; a step of extracting a feature amount from the card image of the subject trading card, and checking the extracted feature amount against a feature amount database to identify the contents of the subject trading card; and a step of displaying the contents of the subject trading card on a display device.

Description

カード査定装置、カード査定方法、プログラム、カード特定システムCard assessment device, card assessment method, program, card identification system
 本発明は、トレーディングカードの内容を査定する際に用いられるカード特定装置、カード特定方法、プログラム、カード特定システムに関する。 The present invention relates to a card identification device, a card identification method, a program, and a card identification system used when assessing the contents of trading cards.
 トレーディングカードとは、種々の図柄などの付されたカードであり、交換や収集を目的とし、あるいはカードを用いてゲームを行うなどの用途で広く用いられている。また、不要となったトレーディングカードを買い取り、他のユーザへ販売することも行われている。このような買取り、販売を行う店舗では、売却希望のユーザから一度に多数のトレーディングカードが持ち込まれることが多く、買取り価格の査定を迅速かつ高精度に行うことが可能な技術が必要とされている(例えば、特許文献1参照)。トレーディングカードには、ほぼ同じ図柄であるが一部に異なる点があったり表面加工に異なる点があったりするなどの僅かな相違により、図柄がほぼ同じであるにも関わらず市場価値が大きく異なり、よって買取り価格が異なる場合もある。このような場合であっても査定を迅速かつ高精度に行うことのできる技術が望まれている Trading cards are cards with various designs and are widely used for the purpose of exchange and collection, or for playing games using cards. In addition, trading cards that are no longer needed are purchased and sold to other users. At stores that buy and sell such cards, users who wish to sell them often bring in a large number of trading cards at once, and there is a need for technology that can quickly and accurately assess the purchase price. (See, for example, Patent Document 1). Trading cards have almost the same design, but due to slight differences such as differences in some parts or differences in surface finishing, the market value varies greatly despite the design being almost the same. Therefore, the purchase price may differ. Even in such cases, there is a need for a technology that can perform assessments quickly and with high accuracy.
特開2014-215930号公報JP 2014-215930 A
 本発明に係る具体的態様は、トレーディングカードの査定を迅速かつ高精度に実行可能な技術を提供することを目的の1つとする。 One of the purposes of the specific aspects of the present invention is to provide a technology that can quickly and accurately evaluate trading cards.
[1]本発明に係る一態様のプログラムは、主題の異なる複数のカード種が存在し、当該カード種ごとに複数のシリーズが存在するトレーディングカードの内容を査定するためのプログラムであって、コンピュータに、(a)査定すべき対象トレーディングカードの前記カード種の入力を受け付ける第1ステップと、(b)前記対象トレーディングカードを光学的に読み取って得られたカード画像から、特定の図柄を含んだ特徴画像を抽出し、当該抽出された特徴画像に基づいて前記対象トレーディングカードの属する前記シリーズを特定する第2ステップと、(c)前記対象トレーディングカードの前記カード画像から特徴量を抽出し、当該抽出された特徴量と特徴量データベースとを照合することにより、前記対象トレーディングカードの内容を特定する第3ステップと、(d)前記第3ステップで特定された前記対象トレーディングカードの内容を表示装置に表示させる第4ステップと、を実行させる、プログラムである。
[2]本発明に係る一態様のカード査定方法は、主題の異なる複数のカード種が存在し、当該カード種ごとに複数のシリーズが存在するトレーディングカードの内容を査定するためにコンピュータで実行される方法であって、(a)査定すべき対象トレーディングカードの前記カード種の入力を受け付ける第1ステップと、(b)前記対象トレーディングカードを光学的に読み取って得られたカード画像から、特定の図柄を含んだ特徴画像を抽出し、当該抽出された特徴画像に基づいて前記対象トレーディングカードの属する前記シリーズを特定する第2ステップと、(c)前記対象トレーディングカードの前記カード画像から特徴量を抽出し、当該抽出された特徴量と特徴量データベースとを照合することにより、前記対象トレーディングカードの内容を特定する第3ステップと、(d)前記第3ステップで特定された前記対象トレーディングカードの内容を表示装置に表示させる第4ステップと、を含む、カード査定方法である。
[3]本発明に係る一態様のカード査定装置は、主題の異なる複数のカード種が存在し、当該カード種ごとに複数のシリーズが存在するトレーディングカードの内容を査定するための装置であって、(a)査定すべき対象トレーディングカードの前記カード種の入力を受け付ける受付部と、(b)前記対象トレーディングカードを光学的に読み取って得られたカード画像から、特定の図柄を含んだ特徴画像を抽出し、当該抽出された特徴画像に基づいて前記対象トレーディングカードの属する前記シリーズを特定するシリーズ特定部と、(c)前記対象トレーディングカードの前記カード画像から特徴量を抽出し、当該抽出された特徴量と特徴量データベースとを照合することにより、前記対象トレーディングカードの内容を特定する特徴量照合部と、(d)特定された前記対象トレーディングカードの内容を表示装置に表示させる表示制御部と、を含む、カード査定装置である。
[4]本発明に係る一態様のカード査定システムは、(a)前記[3]に記載のカード査定装置と、(b)前記カード査定装置と接続されており、前記対象トレーディングカードを光学的に読み取って前記カード画像を前記カード査定装置へ供給する光学読み取り装置と、(c)ネットワークを介して前記カード査定装置を通信可能に接続されており、前記特徴量データベースを構築するためのデータを前記カード査定装置へ送信する外部サーバと、を含む、カード査定システムである。
[1] A program according to one aspect of the present invention is a program for assessing the contents of a trading card having a plurality of card types with different themes and a plurality of series for each card type, comprising: (a) a first step of receiving an input of the card type of the target trading card to be assessed; and (b) a card image obtained by optically reading the target trading card. a second step of extracting a feature image and specifying the series to which the target trading card belongs based on the extracted feature image; (c) extracting a feature amount from the card image of the target trading card, a third step of identifying the content of the target trading card by collating the extracted feature amount with a feature database; and (d) displaying the content of the target trading card specified in the third step. and a fourth step to display .
[2] A card assessment method according to one aspect of the present invention is executed by a computer for assessing the contents of a trading card having a plurality of card types with different themes and a plurality of series for each card type. (a) a first step of receiving input of the card type of a target trading card to be assessed; a second step of extracting a feature image containing a pattern and specifying the series to which the target trading card belongs based on the extracted feature image; a third step of identifying the contents of the target trading card by extracting and comparing the extracted feature amount with a feature database; (d) the target trading card specified in the third step; and a fourth step of displaying the contents on a display device.
[3] A card assessment device according to one aspect of the present invention is a device for assessing the contents of a trading card having a plurality of card types with different themes and a plurality of series for each card type. (a) a reception unit for receiving an input of the card type of the target trading card to be assessed; and (b) a characteristic image including a specific design from the card image obtained by optically reading the target trading card. and (c) extracting a feature amount from the card image of the target trading card and extracting the extracted feature amount from the card image of the target trading card. (d) a display control unit for displaying the identified contents of the target trading card on a display device; and a card assessment device.
[4] A card assessment system according to one aspect of the present invention is connected to (a) the card assessment device described in [3] above, and (b) the card assessment device, and optically checks the target trading card. (c) an optical reading device that reads the card image and supplies the card image to the card assessment device; and an external server that transmits to the card assessment device.
 上記構成によれば、トレーディングカードの査定を迅速かつ高精度に実行可能な技術が提供される。 According to the above configuration, there is provided a technology that can quickly and accurately evaluate trading cards.
図1は、一実施形態のカード査定システムの全体構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of the card assessment system of one embodiment. 図2は、カード査定装置の詳細構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the detailed configuration of the card assessment device. 図3は、カード査定装置に用いられるコンピュータシステムの構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a computer system used in the card assessment device. 図4(A)は、トレーディングカードのカード種とシリーズの構成について説明するための図である。図4(B)は、トレーディングカードの図柄の構成例を模式的に示す図である。FIG. 4A is a diagram for explaining the configuration of card types and series of trading cards. FIG. 4B is a diagram schematically showing a configuration example of a trading card pattern. 図5は、カード特性装置の動作について説明するためのフローチャートである。FIG. 5 is a flow chart for explaining the operation of the card characteristics device. 図6は、表示部に表示される操作画面の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of an operation screen displayed on the display unit. 図7(A)は、テンプレートマッチングに用いるデータの構成例を説明するための図である。図7(B)は、テンプレートの具体的を模式的に示す図である。FIG. 7A is a diagram for explaining a configuration example of data used for template matching. FIG. 7B is a diagram schematically showing a specific template. 図8(A)、図8(B)はそれぞれトレーディングカード14の左下側を拡大して示したものである。8A and 8B are enlarged views of the lower left side of the trading card 14, respectively. 図9は、査定結果の表示例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing a display example of assessment results. 図10は、特徴量を生成する手順を説明するためのフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart for explaining the procedure for generating feature amounts. 図11(A)は、テキスチャ画像データの一例を示す図である。図11(B)は、領域画像データの一例を示す図である。FIG. 11A is a diagram showing an example of texture image data. FIG. 11B is a diagram showing an example of area image data. 図12は、特徴量データベースの一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a feature database.
 図1は、一実施形態のカード査定システムの全体構成を示す図である。図1に示す本実施形態のカード査定システムは、トレーディングカードの査定を行うためのシステムであり、カード査定装置10、スキャナ(光学読み取り装置)12、外部サーバ16を含んで構成されている。カード査定装置10と外部サーバ16との間はインターネット等のネットワークを介して相互にデータ通信可能に接続されている。 FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of the card assessment system of one embodiment. The card assessment system of this embodiment shown in FIG. 1 is a system for assessing trading cards, and includes a card assessment device 10 , a scanner (optical reader) 12 and an external server 16 . The card assessment device 10 and the external server 16 are connected via a network such as the Internet so as to be able to communicate with each other.
 カード査定装置10は、スキャナ12を用いて光学的に読み取られたトレーディングカード14のカード画像データに基づいて所定の画像処理を行うことにより、トレーディングカード14の内容(カード名称、買取り価格など)を特定する処理、すなわち査定処理を行う。この査定処理に当たっては、予め外部サーバ16から取得されたデータが用いられる。カード査定装置10は、例えばノート型パーソナルコンピュータやデスクトップ型パーソナルコンピュータに所定のプログラムをインストールすることによって実現される。なお、専用装置として製造された情報処理装置を用いてカード査定装置10が構成されてもよい。 The card assessment device 10 performs predetermined image processing based on the card image data of the trading card 14 optically read using the scanner 12 to determine the contents of the trading card 14 (card name, purchase price, etc.). Specifying processing, that is, assessing processing is performed. Data obtained in advance from the external server 16 is used for this assessment process. The card assessment device 10 is realized by installing a predetermined program in, for example, a notebook personal computer or a desktop personal computer. Note that the card assessment device 10 may be configured using an information processing device manufactured as a dedicated device.
 スキャナ12は、トレーディングカード14の表面を光学的に読み取り、そのトレーディングカード14に対応する画像データ(カード画像)を生成してカード査定装置10へ出力する。本実施形態のスキャナ12は、複数枚のトレーディングカード14の読み取りを連続的に行うことが可能である。スキャナ12としては、例えばカラー情報の読み取りが可能であり、読み取り時解像度が150dpi程度かそれ以上の市販のスキャナを用いることができる。 The scanner 12 optically reads the surface of the trading card 14 , generates image data (card image) corresponding to the trading card 14 , and outputs it to the card assessment device 10 . The scanner 12 of this embodiment can continuously read a plurality of trading cards 14 . As the scanner 12, for example, a commercially available scanner capable of reading color information and having a reading resolution of about 150 dpi or more can be used.
 外部サーバ16は、カード査定装置10の設置される店舗とは異なる場所に設置されており、ネットワーク18を介してカード査定装置10に対して種々のデータを提供する。詳細には、外部サーバ16は、トレーディングカード14の査定処理における画像処理に必要なデータや買い取り価格等の特定に必要なデータを含んだデータベースを格納しており、カード査定装置10からの要求に応じてこれらのデータをカード査定装置10へ送信する。 The external server 16 is installed at a location different from the store where the card assessment device 10 is installed, and provides various data to the card assessment device 10 via the network 18 . Specifically, the external server 16 stores a database containing data required for image processing in assessment processing of the trading card 14 and data required for specifying the purchase price, etc., and responds to a request from the card assessment device 10. These data are transmitted to the card assessment device 10 accordingly.
 図2は、カード査定装置の詳細構成を示すブロック図である。なお、上記のようにカード査定装置10は、プロセッサ等を備えたコンピュータシステム(後述の図3参照)においてプログラムを実行させることにより実現されるものであるが、ここではプログラムの実行によって実現される各機能に着目した機能ブロックによってカード査定装置10の構成を説明する。本実施形態のカード査定装置10は、制御部30、記憶部31、通信処理部32、表示部33、入力部34を含んで構成されている。 FIG. 2 is a block diagram showing the detailed configuration of the card assessment device. As described above, the card assessment apparatus 10 is realized by executing a program in a computer system (see FIG. 3, which will be described later) including a processor, etc. Here, it is realized by executing a program. The configuration of the card assessment device 10 will be described using functional blocks focused on each function. The card assessment device 10 of this embodiment includes a control section 30, a storage section 31, a communication processing section 32, a display section 33, and an input section .
 制御部30は、トレーディングカード14の査定処理に係る制御を実行するものであり、画像取り込み部41、データベース構築部42、査定処理部43、表示処理部44を含んで構成されている。なお、査定処理部43が「受付部」、「シリーズ特定部」及び「特徴量照合部」に対応し、表示処理部44が「表示制御部」に対応する。 The control unit 30 executes control related to assessment processing of the trading card 14, and includes an image capturing unit 41, a database construction unit 42, an assessment processing unit 43, and a display processing unit 44. The assessment processing unit 43 corresponds to the "accepting unit", the "series specifying unit", and the "feature amount matching unit", and the display processing unit 44 corresponds to the "display control unit".
 画像取り込み部41は、スキャナ12によって生成されるトレーディングカード14の画像データを取り込む。 The image capture unit 41 captures image data of the trading card 14 generated by the scanner 12 .
 データベース構築部42は、ネットワーク18を介して外部サーバ16からデータを取得し、この取得したデータに基づいて記憶部31にカード関連データベースと画像処理用データベースを構築する。これらのカード関連データベースと画像処理用データベースの構築は、例えば、外部サーバ16に蓄積されているデータが更新されるタイミングに合わせて、例えば一週間に一度の頻度で行われる。 The database building unit 42 acquires data from the external server 16 via the network 18, and builds a card-related database and an image processing database in the storage unit 31 based on the acquired data. The construction of these card-related database and image processing database is performed, for example, once a week in accordance with the timing at which the data accumulated in the external server 16 is updated.
 査定処理部43は、記憶部31に格納されたカード関連データベース及び画像処理用データベースを用いて、画像取り込み部41により取り込まれた画像データに対して所定の画像処理を行うことにより、トレーディングカード14の内容を特定する。 The assessment processing unit 43 uses the card-related database and the image processing database stored in the storage unit 31 to perform predetermined image processing on the image data captured by the image capturing unit 41 to obtain the trading card 14. identify the content of
 表示処理部44は、表示部33への画像表示に係るデータ処理を行う。 The display processing unit 44 performs data processing related to image display on the display unit 33 .
 記憶部31は、データベース構築部42により構築されるカード関連データベースや画像処理用データベースを記憶する。また、記憶部31は、画像取り込み部41によって取り込まれた画像データを記憶する。 The storage unit 31 stores a card-related database and an image processing database constructed by the database construction unit 42 . The storage unit 31 also stores the image data captured by the image capturing unit 41 .
 通信処理部32は、ネットワーク18を介しての外部サーバ16とのデータ通信処理を行う。表示部33は、表示処理部44から出力される表示用データに基づいて、査定処理結果などの画像を表示する。入力部34は、制御部30に対して種々の動作指示などを入力するために用いられる。 The communication processing unit 32 performs data communication processing with the external server 16 via the network 18. The display unit 33 displays images such as assessment processing results based on display data output from the display processing unit 44 . The input unit 34 is used to input various operation instructions to the control unit 30 .
 図3は、カード査定装置に用いられるコンピュータシステムの構成例を示す図である。図示のコンピュータシステムは、CPU(中央演算ユニット)101、ROM(読み出し専用メモリ)102、RAM(一時記憶メモリ)103、HDD(ハードディスクドライブ)104、通信I/F(インタフェース)105、キーボード106、マウス107、LCD(液晶表示装置)108を含んで構成されている。これらCPU101等の相互間はバスにより接続されている。なお、HDD104は大容量記憶デバイスの一例であり、これに代えてソリッドステートドライブなどが用いられてもよい。同様に、LCD108は表示デバイスの一例であり、これに代えて有機EL表示デバイスなどが用いられてもよい。 FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a computer system used in the card assessment device. The illustrated computer system includes a CPU (central processing unit) 101, ROM (read only memory) 102, RAM (temporary memory) 103, HDD (hard disk drive) 104, communication I/F (interface) 105, keyboard 106, mouse. 107 and an LCD (liquid crystal display) 108 . These CPUs 101 and the like are connected to each other by a bus. Note that the HDD 104 is an example of a mass storage device, and a solid state drive or the like may be used instead. Similarly, the LCD 108 is an example of a display device, and an organic EL display device or the like may be used instead.
 CPU101は、プログラムを実行することにより情報処理を行う。ROM102は、CPU101の動作に必要な基本制御プログラムなどを格納する。RAM103は、CPU101の情報処理に必要なデータを一時記憶する。これらによって上記した制御部30が構成される。HDD104は、データを記憶するための大容量記憶装置であり、上記したカード査定装置10の各機能を実現するためのプログラムやデータなどを格納する。HDD104によって上記した記憶部31が構成される。また、通信I/F105によって上記した通信処理部32が構成され、LCD108によって上記した表示部33が構成され、キーボード106及びマウス107によって上記した入力部34が構成される。 The CPU 101 performs information processing by executing programs. The ROM 102 stores basic control programs and the like required for the operation of the CPU 101 . The RAM 103 temporarily stores data necessary for information processing by the CPU 101 . These components constitute the control unit 30 described above. The HDD 104 is a large-capacity storage device for storing data, and stores programs and data for realizing each function of the card assessment device 10 described above. The storage unit 31 described above is configured by the HDD 104 . The communication I/F 105 constitutes the communication processing unit 32 , the LCD 108 constitutes the display unit 33 , and the keyboard 106 and mouse 107 constitute the input unit 34 .
 図4(A)は、トレーディングカードのカード種とシリーズの構成について説明するための図である。トレーディングカードは、例えばそれらの発売元ごとに、主題となるキャラクターや世界観などが異なっている。ある発売元から提供されるトレーディングカードの種類であるカード種1をみると、発売時期の違いなどから、複数のシリーズ1、2、3・・・が存在し、シリーズ毎に、トレーディングカードの内容が異なっている。このようなトレーディングカードは、数多くの種類が存在し、それらが継続的に発売されており、日々そのカード種やシリーズが増え続けている。そして、各シリーズにおいてそのシリーズに属するカードa、b、c・・・が存在する。発売元などに応じたカード種ごとに、このような構成でトレーディングカードが提供されている。そして、同じような内容のトレーディングカードであってもシリーズ毎に僅かな相違点が施されている場合があり、属するシリーズにより市場価値が異なる場合もある。 FIG. 4(A) is a diagram for explaining the card types and series configuration of trading cards. Trading cards have different main characters, world views, etc., depending on their publishers, for example. Looking at card type 1, which is the type of trading card provided by a certain publisher, there are multiple series 1, 2, 3, etc. due to differences in release dates. is different. There are many types of such trading cards, which are continuously released, and the number of card types and series is increasing day by day. Each series has cards a, b, c, . . . belonging to that series. Trading cards are provided in such a configuration for each card type according to the publisher. Even trading cards with similar contents may have slight differences depending on the series, and the market value may differ depending on the series to which the card belongs.
 図4(B)は、トレーディングカードの図柄の構成例を模式的に示す図である。例示されたトレーディングカード14は、左上にカード種を示すタイトル文字51が配置され、カード中央にキャラクター等の図柄52が配置され、図柄52の周辺に付加的文字53、54が配置され、カード右下側に特徴的なロゴマーク55が配置され、カード左下側に付加的文字56が配置されている。なお、これは一例であり、どのトレーディングカード14においても同じ要素が全て含まれているとは限らないし、図柄や文字の配置もカード種により多種多様である。 FIG. 4(B) is a diagram schematically showing a configuration example of a trading card pattern. The exemplified trading card 14 has a title character 51 indicating the card type on the upper left, a design 52 such as a character in the center of the card, additional characters 53 and 54 around the design 52, and the right side of the card. A characteristic logo mark 55 is arranged on the lower side, and an additional character 56 is arranged on the lower left side of the card. Note that this is just an example, and not all trading cards 14 contain all the same elements, and there are a wide variety of designs and character arrangements depending on the card type.
 図5は、カード特性装置の動作について説明するためのフローチャートである。なお、各ステップの処理については、情報処理の結果に不整合を生じない限りにおいてそれらの順番を適宜変更してもよく、他の処理がさらに追加されてもよい。 FIG. 5 is a flowchart for explaining the operation of the card characteristics device. As for the processing of each step, the order thereof may be appropriately changed as long as the result of information processing is not inconsistent, and other processing may be added.
 以下に説明する処理の前提として、スキャナ12には、1つの特定のカード種に属する複数枚のトレーディングカードがセットされるものとする。すなわち、異なるカード種に属するトレーディングカードが混在した状態でスキャナ12にトレーディングカードがセットされる場合は想定しないものとする。なお、カード種ごとの仕分けは、例えばユーザ又は店舗スタッフなどにより予め行われる。 As a premise of the processing described below, it is assumed that a plurality of trading cards belonging to one specific card type are set in the scanner 12. In other words, it is not assumed that trading cards belonging to different card types are set in the scanner 12 in a mixed state. Note that the sorting by card type is performed in advance by, for example, the user or store staff.
 査定処理部43は、入力部34を用いてユーザにより行われる指示入力に基づいて、査定対象となるトレーディングカードの種別(カード種)の入力を受け付ける(ステップS11)。例えば図6に例示するように、表示部33に操作画面が表示されており、その中に含まれるカード種選択タブ61から入力部34を用いてユーザがカード種を選択できる。ここでは、カード種の候補として、XYZキング、ポケットマン、Dマスター・・・といった候補が表示されており、その中から「XYZキング」が選択されている例が示されている。 The assessment processing unit 43 accepts input of the type (card type) of the trading card to be assessed based on the instruction input by the user using the input unit 34 (step S11). For example, as exemplified in FIG. 6, an operation screen is displayed on the display section 33, and the user can select a card type using the input section 34 from a card type selection tab 61 included therein. Here, candidates such as XYZ King, Pocketman, D Master, and so on are displayed as card type candidates, and an example in which "XYZ King" is selected from among them is shown.
 次に、画像読み取り部41は、スキャナ12に動作指示を送り、各トレーディングカード14の読み取りを実行させ、スキャナ12から各トレーディングカード14に対応する画像データを取り込む(ステップS12)。取り込まれた画像データは、例えば記憶部31に一時的に記憶される。なお、取り込まれた画像データに対しては適宜、傾き補正などの画像処理が行われてもよい。 Next, the image reading unit 41 sends an operation instruction to the scanner 12 to read each trading card 14, and fetches image data corresponding to each trading card 14 from the scanner 12 (step S12). The captured image data is temporarily stored in the storage unit 31, for example. Note that image processing such as tilt correction may be performed on the captured image data as appropriate.
 次に、査定処理部43は、取り込まれた画像データに対して、カード種ごとにそれぞれのカードに含まれる特徴画像の一例である特徴的なロゴマーク55(図4(B)参照)に基づくパターンマッチング処理を行うことにより、それらの画像データに対応するカードの属するシリーズを特定する(ステップS13)。具体的には、画像データ内にこれらのテンプレートと一致する部分があるかどうかを検索し、一致するテンプレートに基づいてシリーズを特定する。なお、ロゴマーク55によるパターンマッチング処理に加え、例えば特徴画像の一例としての付加的文字53、54などを用いた文字認識処理を併用してシリーズ特定を行ってもよい。 Next, the assessment processing unit 43 processes the captured image data based on the characteristic logo mark 55 (see FIG. 4B), which is an example of the characteristic image included in each card for each card type. By performing pattern matching processing, the series to which the card corresponding to the image data belongs is specified (step S13). Specifically, it searches for portions in the image data that match these templates, and identifies the series based on the matching templates. In addition to the pattern matching processing using the logo mark 55, for example, character recognition processing using the additional characters 53 and 54 as an example of the feature image may be used together to identify the series.
 図7(A)は、テンプレートマッチングに用いるデータの構成例を説明するための図である。記憶部31には、画像処理用データベースが格納されており、そこにはカード種(XYZキング、ポケットマン等)ごとに、それぞれのカードに含まれ得る特徴的なロゴマーク55に応じた複数のテンプレート1、2、3・・・が含まれている。また、詳細を後述する特徴量データもカード種ごとに含まれている。 FIG. 7(A) is a diagram for explaining a configuration example of data used for template matching. The storage unit 31 stores an image processing database, in which a plurality of images corresponding to the characteristic logo mark 55 that can be included in each card is stored for each card type (XYZ King, Pocketman, etc.). Templates 1, 2, 3, . . . are included. In addition, feature amount data, the details of which will be described later, is also included for each card type.
 図7(B)は、テンプレートの具体的を模式的に示す図である。ここでは一例として6つのテンプレートが示されているが実際にはより多く、必要な数のテンプレートが用意されている。また、各テンプレートには各々の対応するシリーズの情報が紐付けられている。ステップS13では、ステップS11で特定されたカード種に対応するテンプレートデータを用いてマッチング処理を行うことにより、トレーディングカード14の属するシリーズが特定される。予めカード種が特定されていることで、マッチング処理に用いるテンプレートのデータ量を少なくして演算時間を低減することができる。 FIG. 7(B) is a diagram schematically showing a specific template. Here, six templates are shown as an example, but actually more templates are prepared as required. In addition, each template is associated with information of each corresponding series. In step S13, the series to which the trading card 14 belongs is specified by performing matching processing using the template data corresponding to the card type specified in step S11. By specifying the card type in advance, it is possible to reduce the amount of template data used in the matching process and reduce the calculation time.
 次に、査定処理部43は、特定したシリーズに対応する特徴量データベースを画像処理用データベースから読み出す(ステップS14)。次に、査定処理部43は、スキャナ12から取り込まれた画像データから特徴量を抽出し、その特徴量とステップS14で読み出した特徴量データベースとを照合することにより、画像データに対応するトレーディングカード14のカード内容を特定する(ステップS15)。特徴量を用いた照合については詳細を後述する。 Next, the assessment processing unit 43 reads the feature amount database corresponding to the specified series from the image processing database (step S14). Next, the assessment processing unit 43 extracts a feature amount from the image data fetched from the scanner 12, and compares the feature amount with the feature amount database read out in step S14 to obtain a trading card corresponding to the image data. 14 card contents are specified (step S15). The details of matching using the feature amount will be described later.
 次に、査定処理部43は、特徴量データベースとの照合で第1候補として特定されたカードの特徴量と実際のトレーディングカード14の特徴量との一致率が低い場合など照合結果の確度が所定基準を満たさず、カード特定に追加処理が必要である場合には(ステップS16;YES)、付加的な情報を抽出し、それに基づいてカード内容を特定する(ステップS17)。なお、追加処理が必要ない場合には(ステップS16;NO)、ステップS17の処理は省略される。 Next, the assessment processing unit 43 determines whether the accuracy of the matching result is a predetermined value, such as when the matching rate between the feature value of the card specified as the first candidate in the matching with the feature value database and the feature value of the actual trading card 14 is low. If the criteria are not met and additional processing is required to identify the card (step S16; YES), additional information is extracted and the card contents are identified based on that (step S17). If no additional processing is required (step S16; NO), the processing of step S17 is omitted.
 ここで、付加的な情報としては、例えば図4(B)に示した付加的文字53、54、56を用いることができる。これらの付加的な情報を用いた特定方法としては、文字認識処理を行ってテキストデータ化し、それを予め用意しておいた照合用データと照合することで一致判定を行うことができる。あるいは、上記と同様のテンプレートを用いたパターンマッチング処理を用いてもよい。 Here, as additional information, for example, additional characters 53, 54, and 56 shown in FIG. 4(B) can be used. As an identification method using these additional information, character recognition processing is performed to convert text data into text data, and match determination can be performed by comparing the text data with collation data prepared in advance. Alternatively, a pattern matching process using a template similar to that described above may be used.
 一例として、付加的文字56を用いる方法について図8を用いて説明する。図8(A)、図8(B)はそれぞれトレーディングカード14の左下側を拡大して示したものである。図8(A)のトレーディングカード14に含まれる付加的文字56と図8(B)のトレーディングカード14に含まれる付加的文字56とを比較すると、ほとんどの文字は同じであるが、前者では「☆」になっている箇所が後者では「●」になっている。このような相違に基づいて、カード内容を識別し、特定することができる。 As an example, a method using additional characters 56 will be described with reference to FIG. 8A and 8B are enlarged views of the lower left side of the trading card 14, respectively. Comparing the additional characters 56 included in the trading card 14 of FIG. 8(A) with the additional characters 56 included in the trading card 14 of FIG. 8(B), most of the characters are the same. The part marked with ☆ is marked with “●” in the latter. Based on such differences, card contents can be identified and identified.
 なお、追加処理が必要な場合としては、一致率が低い場合のほか、第1候補と第2候補でそれぞれの一致率の差が基準値より少ない場合も考えられる。例えば、一致率が百分率で表されるものとすると、一致率が50%以下の場合や、第1候補と第2候補の差が10%以内である場合などが考えられる。 In addition to cases where the match rate is low, additional processing may also be required when the difference between the match rates of the first candidate and the second candidate is less than the reference value. For example, if the match rate is expressed as a percentage, there may be cases where the match rate is 50% or less, or where the difference between the first candidate and the second candidate is within 10%.
 以上のような処理を各トレーディングカード14に対して実行すると、査定処理部43は、特定したカードに対応する買取り価格等のデータをカード関連データベースから読み出す。そして、表示処理部44は、カードの特定結果を表示部33に表示させる(ステップS18)。また、査定処理部43は、特定結果のデータを記憶部31に記憶させてもよい。 After executing the above-described processing for each trading card 14, the assessment processing unit 43 reads data such as the purchase price corresponding to the identified card from the card-related database. Then, the display processing unit 44 causes the display unit 33 to display the identification result of the card (step S18). In addition, the assessment processing unit 43 may cause the storage unit 31 to store the data of the identification result.
 図9は、査定結果の表示例を示す図である。この表示例には、カードの特定結果として、型番、カード名、レア度、買取価格を含む特定結果表示部62と、入力部34を用いて選択されたカードに対応する画像データを表示するカード画像表示部63が含まれている。なお、レア度とは、カードの希少性を示す情報である。例えば、流通数が少ないものはレア度が高くなる。ここではXXレアと表現されている。 FIG. 9 is a diagram showing a display example of assessment results. This display example includes a card identification result display section 62 including model number, card name, rarity, and purchase price as card identification results, and a card display section 62 for displaying image data corresponding to the card selected using the input section 34. An image display section 63 is included. Note that the rarity is information indicating the rarity of the card. For example, items with a low distribution number have a high rarity. It is expressed as XX rare here.
 ここで、上記したステップ14においてトレーディングカード14の照合に用いる特徴量については特に限定がなく、種々の手法による特徴量を適用することができる。以下に、本実施形態で用いる一例としての特徴量について詳述する。 Here, there is no particular limitation on the feature amount used for matching the trading card 14 in step 14 described above, and feature amounts obtained by various methods can be applied. A feature amount as an example used in this embodiment will be described in detail below.
 図10は、特徴量を生成する手順を説明するためのフローチャートである。ここでの処理は査定処理部43によって実行される。また、同様の処理を行って得られた特徴量データベースが予め外部サーバ16に記憶されており、カード査定装置10に提供される。 FIG. 10 is a flowchart for explaining the procedure for generating feature quantities. The processing here is executed by the assessment processing unit 43 . A feature database obtained by performing similar processing is stored in advance in the external server 16 and provided to the card assessment device 10 .
 査定処理部43は、取り込まれた画像データのサイズを縮小する(ステップS31)。これは画像としての情報量を減らして処理負荷を軽減することを目的とする処理であるが、原理上は省略してもよい。 The assessment processing unit 43 reduces the size of the captured image data (step S31). This processing is intended to reduce the amount of information as an image and lighten the processing load, but may be omitted in principle.
 次に、査定処理部43は、画像データから、カードの外周部に対応する部分を除いた範囲を抽出する(ステップS32)。これはスキャナ12の読み取り精度により外周部にノイズが入る場合もあるので、安定した範囲を切り出すことを意図したものであるが、原理上は省略してもよい。 Next, the assessment processing unit 43 extracts the range excluding the portion corresponding to the outer periphery of the card from the image data (step S32). This is intended to cut out a stable range because noise may enter the outer peripheral portion depending on the reading accuracy of the scanner 12, but in principle it may be omitted.
 次に、査定処理部43は、画像データをグレイ値に変換する(ステップS33)。スキャナ12による読み取り時にはカラー画像として画像データが得られているので、これを輝度値のみのグレースケール画像へ変換することで情報量を減らして処理負荷を軽減することを目的としている。 Next, the assessment processing unit 43 converts the image data into gray values (step S33). Since the image data is obtained as a color image at the time of reading by the scanner 12, it is intended to reduce the amount of information and lighten the processing load by converting this into a grayscale image having only luminance values.
 次に、査定処理部43は、グレースケール画像へ変換された画像データに対して任意のテキスチャフィルタを適用してテキスチャ画像データを生成する(ステップS34)。テキスチャフィルタについては公知の種々のものを採用することができる。テキスチャ画像データの一例を図11(A)に示す。 Next, the assessment processing unit 43 applies an arbitrary texture filter to the image data converted into the grayscale image to generate texture image data (step S34). Various known texture filters can be employed. An example of texture image data is shown in FIG.
 次に、査定処理部43は、テキスチャ画像データから、基準値に当てはまる輝度値を有する画素を領域として抽出する(ステップS35)。例えば、輝度値が0から255までの数値範囲で特定されている場合であれば、そのうち、一例として90以上255以下の範囲の輝度値を有する画素が抽出される。領域画像データの一例を図11(B)に示す。黒色で示された領域が一定の輝度値を有する領域である。 Next, the assessment processing unit 43 extracts pixels having luminance values that match the reference value from the texture image data as regions (step S35). For example, if the brightness value is specified in a numerical range from 0 to 255, pixels having a brightness value in the range of 90 or more and 255 or less are extracted as an example. An example of area image data is shown in FIG. A region shown in black is a region having a constant luminance value.
 査定処理部43は、以上のようにして得られたテキスチャ画像データと領域画像データをそのカードに対応する特徴量データとして記憶部31に記憶させる(ステップS36)。そして、この特徴量データは上記したステップS15における照合処理に用いられる。例えば、領域画像データにおける一定の輝度値を有する領域の一致率が比較され、基準値以上(例えば90%以上)の一致率が得られた場合に、その特徴量データに対応するカード内容が査定結果として特定される。 The assessment processing unit 43 stores the texture image data and the area image data obtained as described above in the storage unit 31 as feature amount data corresponding to the card (step S36). This feature amount data is used for the matching process in step S15 described above. For example, the matching rate of areas having a certain luminance value in the area image data is compared, and when a matching rate equal to or higher than a reference value (for example, 90% or higher) is obtained, the contents of the card corresponding to the feature amount data are evaluated. identified as a result.
 また、同様の処理によって予め複数のトレーディングカードに対して特徴量データが求められ、それらの特徴量データがカード種ごと、シリーズごとに分類されて画像処理用データベースとして外部サーバ16に格納されており、カード査定装置10へ送信されて記憶部31に格納される。 Further, feature amount data is obtained in advance for a plurality of trading cards by similar processing, and the feature amount data are classified by card type and by series and stored in the external server 16 as an image processing database. , is transmitted to the card assessment device 10 and stored in the storage unit 31 .
 図12に特徴量データベースの一例を示す。例えば、カード種「XYZキング」についてみると、このカード種に対応する特徴量データは、シリーズ1、2、3・・・というシリーズごとに分類されており、例えばシリーズ1に属するカードa、b、c・・・に対応する特徴量データが格納されている。そして、例えば照合処理によってカードaにおける一致率が基準値以上であれば、その画像データに対応するカード内容は「カードa」と特定され、対応する買い取り情報や名称などが特定される。 An example of the feature amount database is shown in FIG. For example, looking at the card type "XYZ King", the feature amount data corresponding to this card type is classified into series 1, 2, 3, and so on. , c . . . are stored. Then, for example, if the matching rate of the card a is equal to or higher than the reference value in the collation process, the contents of the card corresponding to the image data are specified as "card a", and the corresponding purchase information, name, etc. are specified.
 以上のような実施形態によれば、トレーディングカードの査定を迅速かつ高精度に実行することが可能となる。具体的には、まずカード種を選択し、選択されたカード種からシリーズを特定し、そのシリーズに基づいて特徴量データを用いた照合が行われるので、演算時間が短縮される。また、特徴量データによる特定の精度が低い場合にはさらに付加的情報に基づく特定処理を追加的に実行しているので、カードの特定精度をさらに向上させることができる。また、カード種特定のための処理及びそれに用いるデータと、シリーズ特定のための処理及びそれに用いるデータが分かれているので、例えばあるカード種において新たなシリーズが登場した場合にも基本的にはその新シリーズの特定に用いるデータを追加するだけで足りる。従って、システム全体への影響を最小限に留め、システムの更新が容易になるという利点もある。 According to the above embodiment, it is possible to quickly and accurately assess trading cards. Specifically, first, a card type is selected, a series is specified from the selected card type, and matching is performed using feature amount data based on the series, thereby shortening the calculation time. Further, when the accuracy of identification by the feature amount data is low, the identification processing is additionally executed based on the additional information, so the accuracy of card identification can be further improved. In addition, the process for specifying the card type and the data used for it is separated from the process for specifying the series and the data used for it, so even if a new series appears for a certain card type, basically it will be the same. It is sufficient to add the data used to identify the new series. Therefore, there is also the advantage of minimizing the impact on the entire system and facilitating system updates.
 なお、本発明は上記した実施形態の内容に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内において種々に変形して実施をすることが可能である。例えば、上記した実施形態ではスキャナ12によって得られた画像データを即時に利用する態様を説明していたが、必ずしも即時利用でなくてよい。例えば、カード査定装置10と接続されていない別のスキャナ装置やカメラなどを用いて得られた画像データがデータ通信あるいはUSBメモリ等の記憶媒体を介してカード査定装置10へ与えられてもよい。また、上記した実施形態ではカード種類の入力をタブから選ぶようにしていたが、直接的に文字入力を行ってもよいし音声認識ソフトなどで入力してもよい。 It should be noted that the present invention is not limited to the content of the above-described embodiment, and can be implemented in various modifications within the scope of the gist of the present invention. For example, in the above-described embodiment, the image data obtained by the scanner 12 is used immediately, but it does not necessarily have to be used immediately. For example, image data obtained using another scanner device or camera that is not connected to the card assessment device 10 may be provided to the card assessment device 10 via data communication or a storage medium such as a USB memory. In addition, in the above-described embodiment, the card type input is selected from the tab, but the character input may be performed directly or input using voice recognition software or the like.
 10:カード査定装置
 12:スキャナ
 14:トレーディングカード
 16:外部サーバ
 18:ネットワーク
 30:制御部
 31:記憶部
 32:通信処理部
 33:表示部
 34:入力部
 41:画像取り込み部
 42:データベース構築部
 43:査定処理部
 44:表示処理部
 51:タイトル文字
 52:図柄
 53、54、56:付加的文字
 55:ロゴマーク
 61:カード種選択タブ
 62:特定結果表示部
 63:カード画像表示部
10: Card assessment device 12: Scanner 14: Trading card 16: External server 18: Network 30: Control unit 31: Storage unit 32: Communication processing unit 33: Display unit 34: Input unit 41: Image capture unit 42: Database construction unit 43: Assessment processing unit 44: Display processing unit 51: Title character 52: Design 53, 54, 56: Additional characters 55: Logo mark 61: Card type selection tab 62: Specific result display unit 63: Card image display unit

Claims (11)

  1.  主題の異なる複数のカード種が存在し、当該カード種ごとに複数のシリーズが存在するトレーディングカードの内容を査定するためのプログラムであって、
     コンピュータに、
     査定すべき対象トレーディングカードの前記カード種の入力を受け付ける第1ステップと、
     前記対象トレーディングカードを光学的に読み取って得られたカード画像から、特定の図柄を含んだ特徴画像を抽出し、当該抽出された特徴画像に基づいて前記対象トレーディングカードの属する前記シリーズを特定する第2ステップと、
     前記対象トレーディングカードの前記カード画像から特徴量を抽出し、当該抽出された特徴量と特徴量データベースとを照合することにより、前記対象トレーディングカードの内容を特定する第3ステップと、
     前記第3ステップで特定された前記対象トレーディングカードの内容を表示装置に表示させる第4ステップと、
    を実行させる、プログラム。
    A program for assessing the contents of a trading card having a plurality of card types with different themes and a plurality of series for each card type,
    to the computer,
    a first step of receiving input of said card type of a target trading card to be assessed;
    A feature image containing a specific pattern is extracted from the card image obtained by optically reading the target trading card, and the series to which the target trading card belongs is specified based on the extracted feature image. 2 steps and
    a third step of extracting a feature amount from the card image of the target trading card and comparing the extracted feature amount with a feature amount database to specify the contents of the target trading card;
    a fourth step of displaying the contents of the target trading card identified in the third step on a display device;
    The program that causes the to run.
  2.  前記第2ステップは、前記第1ステップで入力された前記カード種に対応する画像処理用データを用いて前記特徴画像の抽出を行う、
     請求項1に記載のプログラム。
    The second step extracts the feature image using image processing data corresponding to the card type input in the first step.
    A program according to claim 1.
  3.  前記第2ステップにおける前記特徴画像は、ロゴマーク画像又は文字画像を含む、
     請求項1又は2に記載のプログラム。
    The feature image in the second step includes a logo mark image or a character image,
    3. A program according to claim 1 or 2.
  4.  前記第2ステップにおける処理は、パターンマッチング処理及び/又は文字認識処理によって行われる、
     請求項1~3の何れか1項に記載のプログラム。
    The processing in the second step is performed by pattern matching processing and / or character recognition processing,
    A program according to any one of claims 1 to 3.
  5.  前記第3ステップは、前記特徴量データベースに含まれるデータのうち前記第2ステップで特定される前記シリーズに対応するデータを用いて前記特徴量の照合を行う、
     請求項1~4の何れか1項に記載のプログラム。
    In the third step, the feature amount is collated using data corresponding to the series specified in the second step among data included in the feature amount database.
    A program according to any one of claims 1 to 4.
  6.  前記第3ステップにおける前記特徴量は、前記カード画像に所定の画像処理を行って得られるグレースケール画像であるテキスチャ画像及び/又は当該テキスチャ画像において所定範囲の輝度値を有する領域を抽出して得られる領域画像である、
     請求項1~5の何れか1項に記載のプログラム。
    The feature amount in the third step is obtained by extracting a texture image, which is a grayscale image obtained by performing predetermined image processing on the card image, and/or an area having a luminance value within a predetermined range in the texture image. is an area image that is
    A program according to any one of claims 1 to 5.
  7.  前記第4ステップにおいて表示される前記対象トレーディングカードの内容には、少なくとも、前記対象トレーディングカードの名称と買い取り価格が含まれる、
     請求項1~6の何れか1項に記載のプログラム。
    The content of the target trading card displayed in the fourth step includes at least the name and purchase price of the target trading card.
    A program according to any one of claims 1 to 6.
  8.  前記第3ステップにおいて、前記トレーディングカードの前記特徴量と前記特徴量データベースとの照合結果の確度が所定基準を満たさない場合に、当該第3ステップに次いで、前記対象トレーディングカードの前記カード画像に含まれる付加的情報を示す画像である付加的情報画像を抽出し、当該付加的情報画像に基づいて前記トレーディングカードの内容を特定する第5ステップ、を更に含む、
     請求項1~7の何れか1項に記載のプログラム。
    In the third step, if the accuracy of the comparison result between the feature amount of the trading card and the feature amount database does not satisfy a predetermined standard, following the third step, the card image of the target trading card includes: a fifth step of extracting an additional information image, which is an image showing additional information to be provided, and identifying the contents of the trading card based on the additional information image;
    A program according to any one of claims 1 to 7.
  9.  主題の異なる複数のカード種が存在し、当該カード種ごとに複数のシリーズが存在するトレーディングカードの内容を査定するためにコンピュータで実行される方法であって、
     査定すべき対象トレーディングカードの前記カード種の入力を受け付ける第1ステップと、
     前記対象トレーディングカードを光学的に読み取って得られたカード画像から、特定の図柄を含んだ特徴画像を抽出し、当該抽出された特徴画像に基づいて前記対象トレーディングカードの属する前記シリーズを特定する第2ステップと、
     前記対象トレーディングカードの前記カード画像から特徴量を抽出し、当該抽出された特徴量と特徴量データベースとを照合することにより、前記対象トレーディングカードの内容を特定する第3ステップと、
     前記第3ステップで特定された前記対象トレーディングカードの内容を表示装置に表示させる第4ステップと、
    を含む、カード査定方法。
    1. A computer-implemented method for assessing the content of trading cards in which there are multiple card types with different themes and multiple series for each card type, the method comprising:
    a first step of receiving input of said card type of a target trading card to be assessed;
    A feature image containing a specific pattern is extracted from the card image obtained by optically reading the target trading card, and the series to which the target trading card belongs is specified based on the extracted feature image. 2 steps and
    a third step of extracting a feature amount from the card image of the target trading card and comparing the extracted feature amount with a feature amount database to specify the contents of the target trading card;
    a fourth step of displaying the contents of the target trading card identified in the third step on a display device;
    card assessment methods, including;
  10.  主題の異なる複数のカード種が存在し、当該カード種ごとに複数のシリーズが存在するトレーディングカードの内容を査定するための装置であって、
     査定すべき対象トレーディングカードの前記カード種の入力を受け付ける受付部と、
     前記対象トレーディングカードを光学的に読み取って得られたカード画像から、特定の図柄を含んだ特徴画像を抽出し、当該抽出された特徴画像に基づいて前記対象トレーディングカードの属する前記シリーズを特定するシリーズ特定部と、
     前記対象トレーディングカードの前記カード画像から特徴量を抽出し、当該抽出された特徴量と特徴量データベースとを照合することにより、前記対象トレーディングカードの内容を特定する特徴量照合部と、
     特定された前記対象トレーディングカードの内容を表示装置に表示させる表示制御部と、
    を含む、カード査定装置。
    A device for assessing the contents of a trading card having a plurality of card types with different themes and a plurality of series for each card type,
    a reception unit that receives input of the card type of the target trading card to be assessed;
    A series in which a characteristic image containing a specific pattern is extracted from the card image obtained by optically reading the target trading card, and the series to which the target trading card belongs is specified based on the extracted characteristic image. a specific part;
    a feature matching unit that identifies the content of the target trading card by extracting a feature from the card image of the target trading card and matching the extracted feature with a feature database;
    a display control unit that causes a display device to display the contents of the identified target trading card;
    A card assessment device, comprising:
  11.  請求項10に記載のカード査定装置と、
     前記カード査定装置と接続されており、前記対象トレーディングカードを光学的に読み取って前記カード画像を前記カード査定装置へ供給する光学読み取り装置と、
     ネットワークを介して前記カード査定装置を通信可能に接続されており、前記特徴量データベースを構築するためのデータを前記カード査定装置へ送信する外部サーバと、
    を含む、カード査定システム。
    a card assessment device according to claim 10;
    an optical reading device connected to the card assessment device, optically reading the target trading card and supplying the card image to the card assessment device;
    an external server communicably connected to the card assessment device via a network and transmitting data for constructing the feature amount database to the card assessment device;
    Card assessment system, including;
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